Дослідження: лише третина компаній повністю розуміє, куди витрачаються гроші, пов’язані із використанням ШІ
У міру того, як штучний інтелект стає невід’ємною частиною бізнес-процесів, компанії дедалі активніше інвестують у нові AI-рішення. Проте сам факт придбання сучасних інструментів ще не гарантує ані підвищення ефективності, ані зростання прибутків. Для багатьох організацій справжнім викликом стає формування бюджету на ШІ, адже значна частина витрат виявляється прихованою або складною для прогнозування.
Дослідження KPMG Global AI Pulse 2026 показало, що лише 35% компаній мають повне розуміння своїх операційних витрат, пов’язаних із використанням штучного інтелекту. Водночас саме ці організації у п’ять разів частіше повідомляють про підтверджену окупність інвестицій у ШІ порівняно з тими, хто не контролює свої витрати настільки детально.
Однією з головних причин є те, що універсальної моделі бюджетування ШІ поки що не існує. Більшість підприємств лише накопичує досвід і змушена вчитися в процесі впровадження технології. Через це нерідко виникають непередбачувані витрати, особливо коли компанія намагається масштабувати використання ШІ в різних підрозділах.
Експерти наголошують, що витрати на штучний інтелект значно ширші, ніж вартість ліцензії на платформу чи доступ до великої мовної моделі. Для успішного використання ШІ необхідно створити відповідну технологічну основу: підготувати та очистити дані, забезпечити контекст для роботи моделей, інтегрувати інструменти з існуючими бізнес-системами, а також впровадити механізми безпеки та управління. У багатьох випадках компаніям доводиться додатково наймати спеціалістів з автоматизації та штучного інтелекту, які допомагають перебудовувати бізнес-процеси.
Ще один важливий фактор — витрати на трансформацію роботи персоналу. На думку фахівців, бюджетування лише вартості AI-інструментів є помилкою. Реальна цінність ШІ виникає тоді, коли компанія переосмислює свої робочі процеси, змінює підходи до виконання завдань і навчає співробітників працювати по-новому. Це складний і тривалий процес, який потребує окремих інвестицій.
Складність викликає і прогнозування витрат на використання ШІ. Хоча вартість токенів та обчислювальних ресурсів поступово знижується, загальне споживання зростає ще швидше. Кожна нова модель, кожен новий сценарій використання або інтеграція ШІ у виробничі процеси збільшують навантаження та витрати. Через це ІТ-керівники дедалі частіше змушені займатися не лише технологіями, а й аналізом моделей споживання та переговорами з постачальниками.
Додатковий тиск створюють SaaS-провайдери, які активно інтегрують штучний інтелект у свої продукти. У багатьох випадках це супроводжується підвищенням цін, навіть якщо нові AI-функції ще не досягли зрілості або їхня реальна цінність для бізнесу поки що неочевидна. У результаті компанії змушені враховувати не лише власні витрати на ШІ, а й зростання вартості вже використовуваних програмних сервісів.
Саме тому дедалі більше організацій розглядають бюджетування ШІ як модель витрат, що залежить від споживання, а не як традиційні фіксовані витрати на програмне забезпечення. Важливу роль у цьому процесі відіграє створення надійної технологічної основи. За даними PwC, компанії з розвиненою AI-інфраструктурою мають утричі більше шансів отримати відчутний фінансовий ефект від впровадження штучного інтелекту.
Багато експертів також застерігають від надмірного акценту на скороченні персоналу або простому підвищенні продуктивності. Вони розглядають ШІ насамперед як інструмент для інновацій, створення нових продуктів та розвитку бізнесу. Надання співробітникам доступу до AI-сервісів саме по собі не означає успішного впровадження технології.
У таких умовах ключову роль відіграє CIO. Саме ІТ-директор має координувати роботу між бізнесом, фінансовим департаментом і керівництвом компанії, визначати очікувану цінність від ШІ, контролювати витрати та управляти ризиками. Водночас від нього очікують швидкого впровадження інновацій, щоб компанія не відставала від конкурентів.
Успішна AI-стратегія сьогодні вимагає балансу між інвестиціями, контролем витрат, управлінням ризиками та пошуком нових можливостей для зростання. Саме здатність знайти цей баланс дедалі частіше визначає, чи стане штучний інтелект джерелом прибутку, чи перетвориться на чергову статтю витрат.
Раніше ми писали, що розходи на датацентри ШІ зростають темпами, що лякають експертів.
